음성분석검사는 주어진 음성의 주파수, 진폭, 시간 등의 기본 변수를 이용하여 음성을 객관적으로 비교, 분석하는 방법 중의 하나이며, 그 중 MDVP(Multi-dimensional voice program, Kay Elemetrics Corp, NJ, USA)는 33가지 방법의 다양한 계산을 통하여 주어진 음성을 여러 가지 측면에서 분석이 가능하게 하는 장점을 갖고 있다. 그러나 약 3초 내외의 지속적인 /아/ 발성을 기계적으로 분석하고 있기 때문에 발성의 상태에 따라 한 환자의 음성에서도 여러 가지 일정치 않은 결과를 보일 수 있음을 관찰하였다. (중략)
각종 음성질환에 있어서 음성검사는 진단뿐 아니라 치료를 위한 중요한 방법으로 알려져 왔다. 특히 수술전후 음성질환의 평가에는 음성검사 뿐 아니라, 후두스트로보스코피를 이용하여 비교함으로써 가능하다. 이중 후두스트로보스코피는 방법이 간단하여 직접 수술전후의 변화를 알 수 있는 장점이 있으나, 객관적인 자료로는 이용하기가 어려운 문제점이 있다. 후두스트로보스코피의 영상자료를 컴퓨터에 연결, 영상신호를 디지털화하여 후두의 움직임을 객관적으로 관찰하려고 시도되어왔다 특히 편측 성대마비 환자에서는 성대의 위치가 외전 될뿐만 아니라 피열연골의 위치가 마비 후 시간이 경과됨에 따라 외회전 하고 성대가 전방으로 위축되어 성대 막성부의 길이가 짧아지는 틀의 후두스트로보스코피의 영상을 보이고, 성대폴립환자에서는 수술전후에 폴립의 크기와 성문면적에 변화를 보이게 된다. 본 연구의 목적은 편측 성대마비와 성대폴립과 같은 각기 다른 두 질병에서 음성경사와 후두스트로보스코피를 이용한 이미지 화상분석을 통해 각 성대의 길이, 각도, 성문틈의 면적과 폴립의 크기등을 측정함으로써 수술전후의 차이를 알아보고, 이미지 화상분석과 음성검사 사이에 어떠한 상관관계가 있는지를 알아보고자 하였다. (중략)
배경 : 음성평가시 그 음질을 파악하기 위한 검사 중 주관적 검사로서 많이 쓰이는 것은 GRBAS 척도에 의한 청인지적 4단계 평정이고, 객관적 검사로서 널리 쓰이고 있는 검사 도구는 CSL 중 MDVP이다. 이중 GRBAS 검사는 평가자의 고도의 숙련도를 요구하며, MDVP에 의한 음성평가는, 나타난 결과에 대한 정확한 해석을 요구한다. 목적 : 이에, 1차적으로 음성과용 환자를 대상으로 하여, GRBAS 척도에 의한 청인지적 음성평가 결과와 CSL 중 MDVP에 의한 객관적 음성평가 결과에 대한 상관성을 비교, 분석해 보고, 이를 통하여 청인지적 음성평가에 숙련되지 못한 평가자가 객관적 검사도구를 통하여 음성평가를 하고자 할 때 주목해야 할 변인들에 관하여 알아보고자 한다. (중략)
목적 : 발성훈련을 받지 않은 각각의 직업적 음성 과사용집단의 음성분석에 대한 연구는 많이 보고되었지만, 이들 집단간의 음성분석을 통하여 각 집단의 음성문제를 비교한 연구는 미흡하다. 따라서 발성훈련을 받지 않은 직업적 음성 과사용집단의 음성 증상 및 음향학적 분석결과를 정상인과 비교함으로써 각 집단간 음성장애의 양상에 대하여 알아보고자 하였다. 대상 및 방법 : 음성장애에 대한 설문조사, 음향적 분석 및 성대화상술검사를 통하여 직업적 음성 과사용집단으로 분류되는 목사, 여자 교환수 및 고교 남녀교사를 증상 및 이학적 검사상 음성장애 소견을 보이지 않는 성인 남녀와 비교하였다. (중략)
배경 : 연축성발성장애는 특징적인 음성의 단절과 함께 짜는 듯한 특징적인 목소리를 보이는 질환으로 발생시기가 다양하지만 대개 중년의 여성과 남성에게 호발하는 만성질환이나 아직까지 그 원인과 병태생리는 규명되어 있지 않으며 이의 음성언어분석 검사에 관한 보고는 드물다. 목적 : 본 연구는 세브란스 병원 이비인후과에서 연축성발성장애로 진단받은 환자를 대상으로 음성 연어분석 검사를 시행한 후 이를 정상인군과 비교 분석하여 연축성 발성장애의 병태생리를 규명하고자 하였다. (중략)
음성에 대한 청각적 판단으로는 차이점과 공통점을 느낄 수 있으나, 개별적인 음향 분석에서는 차이점이나 공통점을 밝혀 내지 못한 경우가 많았다 따라서 음성에 대한 청각적 판단처럼 음향 분석 변수를 종합적으로 분석할 수 있는 MDVP와 Phonetogram을 이용하여 음성질환별로 나타나는 소견을 관찰하여 청각적 판단과 종합적인 음향학적 분석간에 연관성이 있는지 알아보고자 하였다. 음성변화를 주소로 본원에 내원하였던 환자 중 화상회선경술 검사상 양성성대질환이 관찰되었던 102명을 대상으로 하였고, 성대질환이 없었던 정상군과 비교하였다. 각 대상들은 화상회선경술 검사에서 질환의 종류를 확인하였고, 질환별 청각적 분석을 GRBAS로 확인하였다. 또한 MDVP를 시행하여 질환별로 변수들의 특징적인 변화를 종합적으로 도식화하여 확인하였고, Phonetogram을 시행하여 질환별로 감소된 부분이 있는지 확인하였다. (중략)
객관적인 검사도구인 Dr. Speech Science(DSS)의 음성평가 결과가 갖는 의미를 알아보고자 이 연구를 하였다. 성대결절환자 여자 성인 25명을 대상으로 DSS를 이용한 음성평가와 청각심리적 검사방법인 GRBAS와의 관계를 비교 분석하였다. 청각심리적 검사인 GRBAS의 0, 1, 2, 3의 각 Grade에 따라 DSS의 음성평가의 결과와 비교하였다. DSS의 음성평가 결과로서 Grade가 0, 1, 2인 경우 총 15례중 1례를 제외한 모든 경우에 있어서 hoarseness, harshness, breathiness항목에서 정상소견을 나타냈으며 Grade가 3인 경우에는 총 10례 중 6례에서 hoarseness, harshness, breathiness항목에서 정상소견을 나머지 4례에서는 hoarseness에서 slight한 정도를 보여주었다.
좋은 발성을 위하여 음성이 만들어지려면, 뇌의 언어중추의 명령에 의하여 신경망을 통하여 ‘호흡기관(폐와 흉곽. 호흡관련 근육들)’과 ‘발성기관(주로 후두 즉 성대)’ 그리고 ‘조음, 공명기관(인두, 구강 및 비강)’의 근육들이 유기적으로 작용하여야 한다. 이런 협력 체제에 문제가 생기면, 다양한 종류의 질환이 유발될 수 있다[1,2]. 현재 임상에서 음성 분석을 위해 사용되는 시스템은 대부분 성대의 진동을 측정하기 위해 stroboscopy, 전기성문파형검법 (EGG, electroglottography), 후두근전도 중의 한 방법과 음성 분석을 위한 분석 프로그램으로 구성되어 있다. 그러나, 발성은 호흡과 매우 밀접한 관계가 있어 음성, 성대의 진동, 호흡 관계를 종합적으로 관찰할 필요가 있다. 본 연구에서는 발성 시 성대 점막의 접촉 양상은 ECG 로 측정하며, 발성의 주 에너지원이 되는 호흡의 변화를 2 channel 인덕턴스 호흡감시 장치(RIP: repiratory inductive plethymography)를 이용하여 흉곽의 움직임과 상 복강의 움직임에 대하여 측정하며, 발성되는 음성은 마이크로폰을 통하여 측정하는 ‘EGG, 음성, 호흡 통합검사 장치’를 개발하였다.
1996년 10월부터 1997년 6월까지 안ㆍ이비인후과병원과 영동세브란스병원 이비인후과에 음성장애를 주소로 내원한 환자 중 성대양성질환으로 성대미세수술을 시행하고 음성검사를 시행한 환자들을 대상으로 하였다. 대상환자는 총 85명으로 후향적으로 의무기록을 검토하여 수술시 병명, 수술시 레이저(laser)사용유무, 수술 후 발성장애 유무를 확인하였으며 그 중 수술 후 지속적인 혹은 반복적인 발성장애를 보인 환자는 총 12명으로 발성장애의 원인과 치료의 종류 및 치료효과를 판정하기 위해 후두비디오스트로보 스코피 검사, 청각심리검사 및 음성분석을 확인하였으며 통계처리를 하였다. (중략)
후두질환 감별용 음성 분석방법인 multi-dimensional voice program (MDVP)으로 분석이 불가능할 정도로 주기성이 크게 훼손된 후두암 말기의 음성 에 대하여 효과적인 감별을 하기 위하여, 몇 가지 켑스트럼(cepstrum) 파라미터를 비롯하여, 주기성 및 그 동요 정도, 영교차율(zero-crossing rate, ZCR), 스텍트럼 중심 (spectral centroid, SC) 등 다양한 특징 파라미터를 이용한 감별 실험을 수행하였다. 후두암 감별 실험을 위해 부산대학교 병원 이비인후과에서 수집한 정상 남자 음성 데이터 50개, 양성 후두질환 남자 음성 데이터 50개 및 남성 후두암 환자 음성 데이터 105개를 사용하였다. 음성 데이터는 단모음 /아/ 발성만을 사용하였고, 정상인과 양성후두질환 환자, 그리고 MDVP 분석이 가능한 후두암 환자 음성 데이터 중 2/3는 학습에, 나머지 113은 감별실험에 사용하였다. 후두암 감별을 위한 분류기로는 Gaussian Mixture Model(GMM) 분류기를 사용하였으며, 이때 모델의 복잡도를 표현하는 mixture 수는 1에서 10까지 가변시키면서 가장 좋은 성능을 나타내는 값으로 결정하였다. 또한 모든 실험에서 켑스트럼 분석의 차수는 동일하게 12차로 고정시켰다. (중략)
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[게시일 2004년 10월 1일]
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